航空磁探是利用搭载在飞机平台上的数据采集器硬件和后处理算法软件判断指定区域内是否存在引起磁场异常的目标探测方法。为了有效探测异常目标信号,航磁补偿是航空磁探中抑制干扰提高信噪比的重要手段。完整的航磁补偿系统主要包括三部分:数据采集、干扰补偿和数据处理。其中由传感器构成的数据采集模块是整个系统的基础,然而传感器在采集数据过程中由于受到诸多因素的影响,其对物理量的量测结果不可避免地会引入测量误差。传感器的测量误差会通过干扰补偿模块进行传播,并进一步制约补偿精度和数据分析结果。在高精度航空磁探中,传感器的测量不确定性是不能忽视的。针对上述问题,本文主要围绕航磁补偿中的误差问题展开研究,从误差分析和误差校准这两方面入手,旨在明确传感器误差在补偿系统中的传递关系,并从降低误差影响的角度提高航磁补偿技术水平。本文主要研究内容如下:第一,分析了传感器测量误差到最终补偿结果的误差传递关系。以传感器测量原理和误差成因为基础,从经典航磁补偿Tolles-Lawson模型入手,分别从模型的校准过程和补偿过程系统推导传感器测量不确定度到最终补偿结果的误差非线性传递关系,进而发现补偿算法中对误差较为敏感的薄弱环节,为提出更科学的校准方案提供理论支撑。第二,研究了误差鲁棒的航磁补偿系数求解算法,解决补偿模型中线性方程组参数估计环节对噪声较为敏感的问题。提出利用总体最小二乘回归及其推广方法、递推最小二乘回归方法求解模型参数。基于仿真数据和实测数据的结果表明该算法能够有效抑制传感器测量误差对校准系数的影响,提高了航磁补偿中参数估计过程对噪声的鲁棒性能。第三,提出了三分量磁通门传感器误差校准算法,解决该传感器在航磁补偿系统中占据重要地位而本身测量精度并不高的问题。首先在分析三分量磁通门误差来源的基础上建立误差校准模型,并通过求解模型参数的方式校准三分量磁通门直接测量的磁场值;其次,提出基于BP神经网络的数据融合算法校准三分量磁通门间接计算的方向余弦值。实验结果表明两种算法都能够有效校准三分量磁通门的测量误差,并进一步提高航空平台磁干扰补偿效果。